由KMeans算法原来可知,KMeans在聚类之前首先需要初始化 个簇中心,因此 KMeans算法对初值敏感,对于不同的初始值,可能会导致不同的聚类结果。因初始化是个"随机"过程,很有可能 个簇中心都在同一个簇中,这种情况 KMeans 聚类算法很大程度上都不会收敛到全局最小。 想要优化KMeans算法的效率问题,可以从以下两个思路...
熟知K-Means++算法的原理与初始化方式。熟知Mini Batch K-Means算法的原理与步骤。能够选择最佳的值。知识要点 聚类 之前我们接触的算法，都是监督学习，即训练数据是包含我们要预测的结果（训练数据中是含有样本的标签）。我们对含有标签的训练集建立模型，从而能够对未知标签的样本进行预测。与监督学习对应的，聚类...
在KMeans聚类中,为了降低计算时间,KMeans算法的变种Mini Batch KMeans算法应运而生。 Mini Batch KMeans算法是一种能尽量保持聚类准确性下但能大幅度降低计算时间的聚类模型,采用小批量的数据子集减少计算时间,同时仍试图优化目标函数,这里所谓的Mini Batch是指每次训练算法时随机抽取的数据子集,采用这些随机选取的数据...
使用MiniBatchKMeans算法进行聚类分析。首先,设置一个超参数K的搜索范围,针对每一个K值,计算Calinski-Harabasz指数(CH指数),这个指数用于评估聚类效果,值越大说明聚类效果越好。计算结果如下: means 聚类分析中,不同的簇数(K值)对应了不同的 Calinski-Harabasz (CH) 指数。CH 指数用于评估聚类结果的优劣,指数越高,...
K-Means算法思想简单,效果却很好,是最有名的聚类算法。聚类算法的步骤如下: 1:初始化K个样本作为初始聚类中心; 2:计算每个样本点到K个中心的距离,选择最近的中心作为其分类,直到所有样本点分类完毕; 3:分别计算K个类中所有样本的质心,作为新的中心点,完成一轮迭代。
如果数据量 超过100万条 ,那么可以考虑使用 Mini Batch KMeans。 如果数据集中 有噪点(离群点 ),那么使用基于密度的 DBSCAN 可以有效应对这个问题。 如果追求 更高的分类准确度 ,那么选择 谱聚类 将比K均值准确度更好。 2 KMeans算法 1.原理 K-Means算法的思想很简单,对于给定的样本集,按照样本之间的距离大小...
什么是K-means聚类算法? K-means聚类算法应用场景 K-means聚类算法步骤 在python下使用随机生成的测试数据进行kmeans算法实验 调用机器学习库sklearn里现成的函数进行kmeans算法实验 有同学留言指出上面的实验都是使用随机生成的测试数据进行的,希望我们基于一些有实际意义的社交媒体数据进行类似的算法实验,这样他们在论文...
MiniBatchK-Means:使用样本集中的部分样本来做传统的K-Means,这样可以避免样本量太大时的计算难题,算法收敛速度大大加快,但聚类的精确度也会有所降低。为了增加算法的准确性,一般会运行多次MiniBatchK-Mean算法,并选择其中最优的聚类簇。 9.2算法示例例9-1:对如下年龄数据进行聚类:[14,15,16,18,18,20,21,21...
K-means算法将相似的文章归为同一类别,形成热点聚集。这样,我们可以根据聚类结果,提取出热点主题,推荐相关的新闻给用户。 除了热点推荐,我们还可以进行热词呈现和个性化分析。通过对文章中的词频进行统计,我们可以提取出热门的关键词,形成热词呈现。同时,我们可以根据用户的历史阅读记录和喜好,进行个性化分析,为用户推荐更...
想要优化KMeans算法的效率问题,可以从以下两个思路优化算法,一个是样本数量太大,另一个是迭代次数过多。 MiniBatchKMeans 聚类算法 mini batch 优化思想非常朴素,既然全体样本当中数据量太大,会使得我们迭代的时间过长,那么随机从整体当中做一个抽样,选取出一小部分数据来代替整体以达到缩小数据规模的目的。